一种基于多通路自注意力网络的涡轮叶片表面场快速预测方法

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正文
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一种基于多通路自注意力网络的涡轮叶片表面场快速预测方法
申请号:CN202411564296
申请日期:2024-11-05
公开号:CN119514340B
公开日期:2025-12-12
类型:发明专利
摘要
一种基于多通路自注意力网络的涡轮叶片表面场快速预测方法,涉及数据预测技术领域。为解决现有技术中存在的,现有的涡轮叶片表面场预测技术耗时长且计算成本高,精度不足,以及存在显著的温度和压力分布不均匀性的技术问题,本发明提供的技术方案为:一种基于多通路自注意力网络的涡轮叶片表面场快速预测模型建立方法,包括:采集涡轮叶片表面场数据;采集预设多通路自注意力网络架构;进行预处理;根据处理后的多通路自注意力网络架构,对所述涡轮叶片表面场进行特征提取和建模;根据所述特征提取和建模结果,建立“从边界条件到涡轮叶片表面温度场和压力场的映射关系”。适合应用于涡轮叶片表面温度场和压力场预测的工作中。
技术关键词
涡轮叶片表面 预测模型建立方法 多通路 注意力 网络架构 预测模型建立装置 计算机储存介质 数据预测技术 压力 关系 计算机程序产品 预测装置 模块 处理器
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